GitHub Copilot: Neues Memory-System lernt über Agenten hinweg

Mittwoch, 21. Januar 2026

GitHub Copilot bekommt ein zentrales Gedächtnis: Mit dem neuen Cross-Agent-Memory können Copilot-Agenten Erfahrungen aus unterschiedlichen Aufgaben speichern, prüfen und wiederverwenden. Ziel ist es, Copilot von einzelnen, isolierten Sessions zu lösen und schrittweise ein gemeinsames Wissensfundament über dein Repository aufzubauen.

Bisher starteten Copilot-Agenten jede Aufgabe ohne dauerhaftes Kontextwissen. Das neue Memory-System ändert das grundlegend. Agenten wie der Coding Agent, Copilot CLI und Copilot Code Review lernen nun aus vergangenen Interaktionen und greifen später wieder darauf zurück, ohne dass du explizit Regeln oder Hinweise geben musst.

Beispiele dafür sind:

• Erkennt der Coding Agent beim Beheben einer Sicherheitslücke, wie Datenbankverbindungen im Projekt gehandhabt werden, kann Copilot Code Review dieses Wissen später nutzen, um Abweichungen in Pull Requests zu erkennen.
• Stellt Copilot Code Review fest, dass bestimmte Dateien immer synchron gehalten werden müssen, berücksichtigt der Coding Agent das künftig automatisch bei der Codegenerierung.

Wo Memory aktuell verfügbar ist

Das neue Memory-System ist als Public Preview verfügbar für:

• Copilot Coding Agent
• Copilot CLI
• Copilot Code Review

Es ist standardmäßig deaktiviert und vollständig optional. Du entscheidest selbst, ob Copilot aus deinen Workflows lernen soll. Die Funktion steht für alle kostenpflichtigen Copilot-Pläne zur Verfügung.

Wie Copilot mit veränderlichem Code umgeht

Eine zentrale Herausforderung ist nicht das Speichern von Informationen, sondern deren Aktualität. Code ändert sich, Branches werden verworfen oder nie gemergt. Statt ein komplexes Offline-Kurationssystem aufzubauen, setzt GitHub auf einen anderen Ansatz: Just-in-time-Verifikation.

Gespeicherte Erinnerungen enthalten Verweise auf konkrete Stellen im Code. Bevor ein Agent dieses Wissen nutzt, überprüft er in Echtzeit, ob die referenzierten Stellen noch existieren und zur aktuellen Codebasis passen. Ist das nicht der Fall, wird die Erinnerung korrigiert oder verworfen. So bleibt das System belastbar, ohne zusätzliche Komplexität oder spürbare Verzögerungen.

Erinnerungen als Teil der Agent-Arbeit

Agenten speichern Wissen gezielt dann, wenn es voraussichtlich auch für zukünftige Aufgaben relevant ist. Zum Beispiel:

• Copilot Code Review erkennt in einem Pull Request, dass API-Versionen in mehreren Dateien konsistent gehalten werden müssen.
• Dieses Wissen wird als Erinnerung mit konkreten Fundstellen abgelegt.
• Künftige Änderungen an der API-Version führen automatisch dazu, dass alle betroffenen Stellen berücksichtigt werden – oder unvollständige Pull Requests werden entsprechend kommentiert.

So wird implizites Teamwissen von erfahrenen Entwicklern systematisch für andere nutzbar.

Gemeinsames Lernen über Agenten hinweg

Der eigentliche Mehrwert entsteht durch das Zusammenspiel der Agenten:

• Code Review lernt Projektkonventionen, etwa Logging-Formate.
• Der Coding Agent übernimmt diese Konventionen bei neuen Services automatisch.
• Copilot CLI nutzt dasselbe Wissen, um beim Debugging gezielt relevante Logs zu finden.

Alle Agenten greifen auf denselben, validierten Wissensbestand zu und erweitern ihn kontinuierlich.

Datenschutz und Sicherheit

Erinnerungen sind strikt Repository-gebunden. Sie entstehen nur durch Aktionen in einem Repository. Nur Mitwirkende mit Schreibrechten können neue Erinnerungen erzeugen und genutzt werden sie ausschließlich in demselben Repository durch Nutzer mit Leserechten. Das gespeicherte Wissen bleibt damit genauso abgeschottet wie der Code selbst.

Aktuell ist das Memory-System auf wenige Copilot-Agenten beschränkt. Weitere sollen folgen. GitHub arbeitet außerdem an erweiterten Abrufmechanismen, Priorisierungen und Feintuning der Erinnerungen.

Klar ist: Cross-Agent-Memory reduziert den Aufwand, Kontext immer wieder neu aufzubauen, und macht Copilot Schritt für Schritt zu einem lernenden Begleiter über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg.

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